Epidemiología: acceso abierto

Abstracto

Una nueva herramienta para evaluar la precisión de la predicción de supervivencia y la orientación del trasplante de pulmón en la fibrosis quística

Aasthaa Bansal, Nicole Mayer-Hamblett, Christopher H. Goss, Lingtak N. Chan y Patrick J. Heagerty

Antecedentes: Las recomendaciones eficaces de trasplantes en pacientes con fibrosis quística (FQ) requieren predicciones precisas de supervivencia, de modo que se pueda priorizar a los pacientes de alto riesgo para el trasplante. En la práctica, las decisiones sobre trasplantes se toman de forma dinámica, utilizando evaluaciones actualizadas de forma rutinaria. Presentamos una herramienta novedosa para evaluar modelos de predicción de riesgo que, a diferencia de los métodos tradicionales, captura la precisión de la clasificación al identificar a los pacientes de alto riesgo de forma dinámica.

Métodos: El riesgo previsto se utiliza como una puntuación para clasificar las muertes incidentales frente a los pacientes que sobreviven, con el objetivo de clasificar las muertes en un lugar más alto. La clasificación media de las muertes en un momento dado mide la precisión predictiva específica del tiempo; cuando se evalúa a lo largo del tiempo, refleja la precisión variable en el tiempo.

Resultados: Al aplicar este enfoque a los datos del Registro de FQ de pacientes seguidos entre 1993 y 2011, demostramos que los métodos tradicionales no capturan el rendimiento de los modelos utilizados dinámicamente en el ámbito clínico. Las puntuaciones de riesgo multivariadas propuestas anteriormente no funcionan mejor que el volumen espiratorio forzado en 1 segundo como porcentaje del valor normal previsto (FEV1%) por sí solo. A pesar de su valor para la predicción de la supervivencia, el FEV1% tiene una baja sensibilidad del 45% a lo largo del tiempo (para una especificidad fija del 95%), lo que deja margen para la mejora de la predicción. Por último, la precisión de la predicción con el FEV1% actualizado anualmente muestra diferencias menores en comparación con el FEV1% actualizado cada 2 años, lo que puede tener implicaciones clínicas con respecto a la frecuencia óptima de actualización de la información clínica.

Conclusiones: Es imperativo seguir desarrollando modelos que predigan con precisión la supervivencia en pacientes con fibrosis quística. El enfoque que proponemos puede servir como base para evaluar la capacidad predictiva de estos modelos al tener en cuenta mejor su uso clínico dinámico.